Efecto de la selección de rasgos en la clasificación basada en prototipos

Yumilka Bárbara Fernández Hernández, Yaima Filiberto Cabrera, Rafael Bello Pérez, Mabel Frias Dominguez, Yaile Caballero Mota

Resumen


La selección de atributos es una técnica de preprocesado cuyo objetivo es buscar un subconjunto de atributos que mejore el rendimiento del clasificador. Teniendo en cuenta que en los problemas de clasificación, la generación de prototipos es de gran utilidad, el principal aporte de este trabajo es proponer un nuevo método que integre la construcción de prototipos en este tipo de problemas con el método NP-BASIR- (utilizando las relaciones de similaridad para realizar la granulación del universo, esta genera clases de similaridad de objetos del universo, y para cada clase de similaridad se construye un prototipo) combinado con el método de selección de atributos (REDUCT‑SIM) para el cálculo de reductos utilizando la técnica de optimización PSO(Particle Swarm Optimization).El principal aporte de esta investigación es demostrar la utilidad de combinar selección de atributos unido a la construcción de prototipos. El algoritmo propuesto fue probado en conjuntos de datos internacionales y se comparó con algoritmos conocidos para la generación de prototipos. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto obtuvo resultados satisfactorios, siendo la principal ventaja que se logra reducir en el conjunto de datos la cantidad de objetos y la cantidad de atributos sin variar significativamente la calidad de la clasificacion comparada con el conjunto de datos original.


Palabras clave


selección de atributos; generación de prototipos; relaciones de similaridad; clasificación

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